●技術簡介：
甜椒栽培管理智慧植保機器人含病蟲害影像辨識定位系統、噴藥系統、自動行走系統三部分。定位系統以YOLO4深度學習模型及影像3D視覺整合，執行病徵檢測及空間定位，再引導含噴藥裝置機械手臂對病徵精準噴藥。自動行走系統以GPS定位規劃植保機器人田間移動，於設施內自動搜尋感染病蟲害的植株，執行病蟲害防治任務。
●技術之科學突破性：
甜椒病蟲害影像資料庫多以害物主要危害狀為主，少有早期危害狀者。本技術甜椒病蟲害影像資料庫，除包含害物主要危害狀數位影像資料外，更進一步建立害物危害狀早期至晚期等級資料，以期達到害物危害狀早期辨識之目的。本技術利用深度學習在圖像和視頻處理領域的飛速發展，目標檢測演算法亦得到了長足的發展。深度學習克服了傳統的手工設計功能的局限性，可以在複雜的條件下實現目標檢測。在目標檢測方向上也已經提出了，越來越多基於卷積神經網絡(CNN)的方法，例如基於迴歸分析的YOLO模型和基於分類原則R-CNN，以及改良的Fast-R-CNN和Faster-R-CNN模型。本研究建置甜椒害物危害數位資料有13種類，包括蚜蟲、葉螨、細螨、粉蝨、薊馬、粉介殼蟲、麟翅目幼蟲、炭疽病、白粉病、細菌性斑點病、煤煙病、番椒斑駁病毒、及番茄黃化捲葉泰國病毒等，並包有甜椒生理障礙數位資料。甜椒病蟲數位資料標記種類共分21類，含在不分害物危害等級數位影像10,366張，共標示13,916標誌量，以及進一步在7,389張數位影像上，分害物危害等級共標示15,058標誌量。另以人工接種葉螨、番椒斑駁病毒及番茄黃化捲葉泰國病毒等甜椒害物，以獲取害物危害初期至後期之危害狀數位影像，以供早期辨識之用。並利用開發之智慧型甜椒栽培植保機器人，可精準辨識病蟲害病徵及精準施藥，實現病蟲害精準防治，降低農藥用量，顯著提升社會大眾食用農產品之安全性；同時農藥施用自動化，可有效減少生產者農藥施用風險，同時減少勞動力的需求與增進施藥安全。
●技術之產業應用性：
農作物從採收後的品質與分級檢測，到病蟲害檢測及食品安全檢查，檢測自動化扮演著重要角色。病蟲害病徵會表現在農作物的根、莖、葉與果實，病蟲害如未能有效的防治，將帶給農民極大的損失，威脅糧食安全。現有的甜椒病蟲害影像資料庫多以害物主要危害狀為主，少有早期危害狀者。本技術甜椒病蟲害影像資料庫，基於多核心的甜椒病蟲害影像辨識系統，採用了Faster R-CNN、YOLOv4來進行植株的病理辨識搭配不同的網路如：InceptionV2、Resnet50等網路，結果顯示YOLOv4在執行速度與預測效能上可以優於Faster R-CNN。配合田野實際場域選取毛蟲害(Caterpillar)以及薊馬(Thrips)做為實驗重點，在田野實際場域測試時發現模型對於測試集的圖像都有80％的類別準確度，除包含害物主要危害狀數位影像資料外，更進一步建立害物危害狀早期至晚期等級資料，此甜椒病蟲害影像資料庫除可辨識害物危害狀外，尚可辨識早期危害狀，此資料庫除可應用於本技術之開發外，未來仍可持續蒐集其它病徵進行訓練，擴增可辨識病蟲害的類別；同時透過遷移式學習，亦可用於辨識其它類似的農作物病徵，擴大其應用範圍。此外所建立的智慧影像辨識及定位模式，除應用於甜椒病蟲害辨識及定位，亦可應用於作物果實的辨識及定位，結合適用於採收各類作物果實之採摘機構，可建置一複合式果實智慧收穫機器人。

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